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笔记

微调是一种在已有的预训练模型基础上，通过使用新的数据对模型进行进一步优化和调整的技术手段。它的目的是使模型能够更好地适应特定的应用场景和任务需求，进一步提高模型在特定领域或任务中的性能，包括准确性、泛化能力和适应性等。

微调的方式：

1. 增量预训练微调：在原预训练模型的基础上，继续进行预训练，同时结合新的数据进行微调，以增强模型对特定领域的理解和表现
2. 指令跟随微调：根据特定的指令或任务要求，对模型进行针对性的微调，使模型能够更好地遵循指令并完成相应任务

微调的数据类型：

1. 技术垂类领域数据：与特定技术领域相关的数据，如特定行业的专业知识、术语等，有助于模型在该领域更深入地理解和处理问题
2. 高质量对话、问答数据：包含丰富的对话和问答信息的数据，有助于模型提升对话和回答的能力与质量
3. 特定任务数据集：与具体任务相关的数据，如分类任务的分类标签数据、回归任务的数值数据等，可使模型更好地适应特定任务需求
4. 多模态数据：结合图像、音频等多模态数据进行微调，可使模型具备处理多模态信息的能力

微调的注意事项：

1. 避免过拟合：在微调过程中要注意控制模型的复杂度，避免过度拟合新的数据，导致模型在其他数据上的性能下降
2. 选择合适的超参数：根据数据和模型特点，合理选择微调的超参数，如学习率、迭代次数等
3. 监控模型性能：在微调过程中要持续监控模型的性能变化，及时调整微调策略

微调的应用场景：

1. 自然语言处理：在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中，通过微调提高模型的性能
2. 计算机视觉：在图像分类、目标检测、图像分割等任务中，利用微调使模型更好地适应特定场景
3. 其他领域：如语音识别、推荐系统等领域，也可通过微调提升模型的性能和适应性

记录：

中间创建多次导致出现多个环境错乱

训练好久了学习其他同学的思维导图：